1.1 研究背景及意義

汽車制造業(yè)幾乎涉及到汽車的方方面面，包含范圍很廣，不僅有汽車整車、電車、掛車的生產(chǎn)，還包括汽車零部件及配件的制造以及汽車改裝，是資金密集型和技術(shù)密集型行業(yè)，是促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱型產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)源頭，對(duì)促進(jìn)其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展和解決就業(yè)等社會(huì)問(wèn)題具有重要作用，因此，汽車制造業(yè)的發(fā)展好壞受到全球各國(guó)當(dāng)局的格外關(guān)注。作為“工業(yè) 4.0”最大推手的西門(mén)子公司在 2014 年 4 月舉行的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上展示了新一代的汽車生產(chǎn)總裝線，向世人展示了“工業(yè) 4.0”下從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到生產(chǎn)規(guī)劃自始至終的高度智能化的汽車制造工業(yè)?？上攵诖粟厔?shì)下，德國(guó)甚至是世界的汽車工業(yè)都將從此次工業(yè)革命中獲得巨大的收益。在全球新一輪的工業(yè)革命浪潮下，我國(guó)于 2015 年 3 月發(fā)布了《中國(guó)制造 2025》等相關(guān)政策，為極大增強(qiáng)我國(guó)制造業(yè)特別是汽車制造業(yè)在全球的競(jìng)爭(zhēng)力提供政策支持，為加快我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。將節(jié)能和新能源汽車作為十大重點(diǎn)領(lǐng)域之一，將形成從關(guān)鍵零部件到整車的完整工業(yè)體系和創(chuàng)新體系，促使國(guó)產(chǎn)汽車在節(jié)能技術(shù)和新能源汽車的研發(fā)和生產(chǎn)上接近甚至超過(guò)世界先進(jìn)水平。另外，為加強(qiáng)“中國(guó)制造 2025”與德國(guó)“工業(yè) 4.0”戰(zhàn)略的高效對(duì)接，實(shí)現(xiàn)中國(guó)市場(chǎng)與德國(guó)技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將在沈陽(yáng)建立中德高端裝備制造產(chǎn)業(yè)園。其中重點(diǎn)推進(jìn)項(xiàng)目 74 個(gè)，僅汽車制造項(xiàng)目就有 30 個(gè)，主要發(fā)展整車及新能源汽車，包含制動(dòng)、傳動(dòng)、行走、轉(zhuǎn)向和汽車電子的關(guān)鍵零部件，以及逐漸受到私家車車主重視的汽車裝飾等項(xiàng)目。但是，由于我國(guó)汽車制造業(yè)研發(fā)投入少、研發(fā)能力低、自主品牌弱等特點(diǎn)，加之新能源汽車的發(fā)展尚處于起步階段以致充電等基礎(chǔ)設(shè)施并不完善，人們對(duì)它的認(rèn)識(shí)有所欠缺。因此，對(duì)我國(guó)的汽車制造業(yè)來(lái)說(shuō)如果能夠很好地解決目前所遇到的種種困難和挑戰(zhàn)未來(lái)的形勢(shì)將不容小覷。 為使我國(guó)汽車工業(yè)在全球凸顯成為佼佼者進(jìn)而實(shí)現(xiàn)汽車強(qiáng)國(guó)目標(biāo)，國(guó)家出臺(tái)了相關(guān)政策鼓勵(lì)并引導(dǎo)有能力的汽車制造企業(yè)進(jìn)行兼并重組并對(duì)制造新能源汽車的企業(yè)進(jìn)行財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，致使該行業(yè)的資本流向較為集中。很多汽車制造企業(yè)籌資渠道匱乏，長(zhǎng)期資金短缺，而汽車制造企業(yè)項(xiàng)目周期一般較長(zhǎng)，為滿足企業(yè)自身發(fā)展的需要，企業(yè)便把籌集的短期資金投入到長(zhǎng)期資產(chǎn)的建設(shè)當(dāng)中，出現(xiàn)“短貸長(zhǎng)投”。

..........

 

1.2 研究文獻(xiàn)綜述 

企業(yè)管理者通過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)警監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，對(duì)財(cái)務(wù)異常之處進(jìn)行識(shí)別，防止現(xiàn)存或潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展成財(cái)務(wù)危機(jī)，起到未雨綢繆的作用。為對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，國(guó)內(nèi)外學(xué)者結(jié)合財(cái)務(wù)報(bào)表、公司治理、市場(chǎng)狀況等信息設(shè)計(jì)了很多的識(shí)別變量，同時(shí)又以統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)構(gòu)建了多種多樣的預(yù)警模型。國(guó)外最先是通過(guò)觀測(cè)某個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的異常來(lái)推測(cè)企業(yè)將來(lái)也許會(huì)出現(xiàn)的財(cái)務(wù)危機(jī)并發(fā)出警告。例如，F(xiàn)itzpatrick (1932) 鉆研發(fā)現(xiàn)，凈利潤(rùn)/所有者權(quán)益和所有者權(quán)益/負(fù)債這一對(duì)指標(biāo)在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生之前三年就會(huì)表現(xiàn)異常，預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他財(cái)務(wù)指標(biāo)[15]。Beaver  (1967)研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流量/負(fù)債總額、舉債經(jīng)營(yíng)比率、資產(chǎn)回報(bào)率這三個(gè)變量能夠?qū)ζ髽I(yè)的財(cái)務(wù)失敗做出準(zhǔn)確的判斷，其中現(xiàn)金流量/債務(wù)總額表現(xiàn)最好[16]。其次通過(guò)觀測(cè)多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的綜合變動(dòng)情況進(jìn)行財(cái)務(wù)活動(dòng)失敗預(yù)警。例如，Altman  Haldeman  and  Narayanan  (1977)在 ZETA 方法中選用了經(jīng)營(yíng)收益/總資產(chǎn)、收益穩(wěn)定性、利息保障倍數(shù)、留存收益/資本總額以及所有者權(quán)益/（負(fù)債+所有者權(quán)益）這 7 個(gè)變量對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行研究[17]。Bartczak and Norman (1985)選取現(xiàn)金/（負(fù)債+所有者權(quán)益）、流動(dòng)資產(chǎn)/（負(fù)債+所有者權(quán)益）、速動(dòng)比率、銷售收入/流動(dòng)資產(chǎn)、凈銷售額/（負(fù)債+所有者權(quán)益）、總債務(wù)/所有者權(quán)益 6 個(gè)變量作為財(cái)務(wù)失敗預(yù)警的變量[19]。由于對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源和引起財(cái)務(wù)危機(jī)因素的研究的深入，逐漸引入了現(xiàn)金流量指標(biāo)和反映公司治理狀況的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。例如，Tam(1992)在變量選擇上采用了資本資產(chǎn)、凈收入總資產(chǎn)、總費(fèi)用總資產(chǎn)、資產(chǎn)平均回報(bào)率等 19 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)[21]。Simpson  and  Gleason  (1999)選取所有董事所占股權(quán)的百分比、CEO 所占股權(quán)的百分比以及董事會(huì)中的數(shù)量等相關(guān)變量指標(biāo)，來(lái)研究董事會(huì)以及股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)財(cái)務(wù)失敗的作用，并認(rèn)為首席執(zhí)行官同時(shí)兼任董事長(zhǎng)時(shí)可以有效的降低其財(cái)務(wù)失敗的概率[25]。 

...........

 

2. 財(cái)務(wù)預(yù)警理論基礎(chǔ)

 

2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的含義

在學(xué)術(shù)界關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)的含義各位專家學(xué)者的看法雖然不一，但是也有一些共識(shí)，例如危機(jī)發(fā)生前的連續(xù)虧損，股價(jià)下跌以及最終導(dǎo)致的破產(chǎn)等現(xiàn)象。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生與經(jīng)營(yíng)失敗是分不開(kāi)的，經(jīng)營(yíng)失敗往往是由于企業(yè)連年虧損致使盈利較低或者無(wú)法歸還已到期或即將到期的債務(wù)而被迫采取出售資產(chǎn)等非常手段而導(dǎo)致。雖然如此，但是通常說(shuō)財(cái)務(wù)危機(jī)并非是經(jīng)濟(jì)失敗，而是財(cái)務(wù)失敗。另外，關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)的名稱叫法又不一致。對(duì)此，根據(jù)相關(guān)研究文獻(xiàn)，我們?cè)诖苏J(rèn)為，財(cái)務(wù)危機(jī)也可以被叫做財(cái)務(wù)困境抑或財(cái)務(wù)失敗，說(shuō)的是因?yàn)楣窘M織的現(xiàn)金流缺乏，在償還已到期或即將到的債務(wù)方面存在很大壓力，致使其不得不采用一些特殊方法的狀態(tài)。至此，我們可以了解到財(cái)務(wù)危機(jī)其實(shí)是從其償債能力來(lái)判斷企業(yè)目前的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)，它是一個(gè)逐漸積累的過(guò)程，在不同階段表現(xiàn)方式各異，例如虧損以及違約等，如不能及時(shí)化解最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)的結(jié)果。 

..............

 

2.2 財(cái)務(wù)預(yù)警理論基礎(chǔ) 

經(jīng)濟(jì)周期通常是說(shuō)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的過(guò)程中呈現(xiàn)的其上升和下降循環(huán)交替的現(xiàn)象，一般把每循環(huán)一次稱為一個(gè)周期，通常具體按照“復(fù)蘇、繁榮、衰退、蕭條”依次循環(huán)。隨著全球科技和其他各方面的發(fā)展，每一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的持續(xù)時(shí)間、過(guò)程及波動(dòng)程度不會(huì)十分相同，都會(huì)呈現(xiàn)出各自的特征。一般通過(guò)國(guó)民生產(chǎn)總值、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)等指標(biāo)來(lái)觀察一國(guó)經(jīng)濟(jì)目前是處在哪個(gè)階段。不受企業(yè)控制，不受外界干擾的經(jīng)濟(jì)的周期性循環(huán)波動(dòng)勢(shì)必會(huì)直接或間接的作用于企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)。目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)給企業(yè)帶來(lái)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)文獻(xiàn)主要集中于以下三種理論：（1） 純貨幣理論。該理論認(rèn)為在銀行不再擴(kuò)大信用時(shí)，商人就要面臨很大的籌資壓力，與之相對(duì)應(yīng)的供應(yīng)商的庫(kù)存增多致使產(chǎn)能過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)凋敝，會(huì)使他們面臨籌資困難以及現(xiàn)金流不通地艱難局面。（2） 消費(fèi)不足理論。該理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)蕭條與危機(jī)是因?yàn)樯鐣?huì)對(duì)消費(fèi)品的需求趕不上消費(fèi)品的增長(zhǎng)，消費(fèi)品消費(fèi)不足會(huì)進(jìn)一步影響對(duì)資本需求的減少，最終使整個(gè)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出過(guò)剩性危機(jī)，在此狀況下企業(yè)將不得不面臨經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

............

 

3 汽車制造業(yè)上市公司發(fā)展現(xiàn)狀 .......... 11 

3.1 汽車制造業(yè)發(fā)展歷程 ........... 11 

3.2 汽車制造業(yè)的新發(fā)展 ........... 12

3.3 汽車制造業(yè)面臨的問(wèn)題 ....... 14 

3.4 汽車制造業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成因 ............ 15 

4 汽車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的建立 ......... 17 

4.1 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的建立原則 .... 17

4.2 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的初步建立 .... 18 

4.2.1 財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取 ............ 18 

4.2.2 非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取 ........ 21 

4.3 財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的確定 ............ 22 

5 汽車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立 ........ 26

5.1 突變級(jí)數(shù)法的基本原理 ....... 26 

5.2 突變級(jí)數(shù)法對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的適用性 ......... 26 

5.3 突變級(jí)數(shù)法的應(yīng)用步驟 ....... 26 

5.4 財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)的編制 ........... 28

5.5 財(cái)務(wù)預(yù)警紅線的確定 ........... 30 

 

5. 汽車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立

 

要想對(duì)汽車制造業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警，就要找出其財(cái)務(wù)紅線，方便管理人員判斷是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，進(jìn)而采取有效措施。對(duì)此，本章將利用在第 4 章中建立的指標(biāo)體系，采用突變級(jí)數(shù)法編制財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)，確定其財(cái)務(wù)紅線。

 

5.1 突變級(jí)數(shù)法的基本原理 

突變級(jí)數(shù)法地理論根源是以奇點(diǎn)理論以及拓?fù)鋭?dòng)力系統(tǒng)為基石而建立的突變理論。該理論首次被詳盡闡述是在法國(guó)數(shù)學(xué)家 Rene  Thom 的《結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性和形態(tài)發(fā)生學(xué)》內(nèi)，被普遍用于狀態(tài)評(píng)價(jià)與趨勢(shì)分析。突變級(jí)數(shù)法是個(gè)首先對(duì)最終目標(biāo)多層級(jí)分解，其后將突變理論同模糊數(shù)學(xué)聯(lián)系起來(lái)生成突變模糊隸屬度函數(shù)，而后運(yùn)用歸一公式開(kāi)展相關(guān)綜合量化運(yùn)算，最后歸一為單一的參數(shù)，該參數(shù)即是所需求的總的隸屬度函數(shù)，因而實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)開(kāi)展綜合排序分析的評(píng)價(jià)方法，適用于帶有不連續(xù)性、滯后性、突跳性等特性的題目，并且計(jì)算方法簡(jiǎn)便。通常認(rèn)為，如果所研究的內(nèi)容同時(shí)具有兩個(gè)以上的上述特征時(shí)，即可使用突變級(jí)數(shù)法。而對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)來(lái)說(shuō)，首先它是一個(gè)從正常到風(fēng)險(xiǎn)再到危機(jī)的逐漸變化的、動(dòng)態(tài)的、無(wú)規(guī)律可循的過(guò)程。此外，財(cái)務(wù)指標(biāo)之間有些是相互聯(lián)系、相互影響的，某些指標(biāo)的變化會(huì)引起一連串的變化并呈現(xiàn)出滯后性。對(duì)此，我們可以用突變級(jí)數(shù)法對(duì)汽車制造業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行相關(guān)研究，確定財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)的臨界點(diǎn)，即財(cái)務(wù)紅線。 

..........

 

結(jié)論 

 

以德國(guó)漢諾威工業(yè)博覽會(huì)為標(biāo)志的關(guān)于“工業(yè) 4.0”智能制造的概念已蔓延開(kāi)來(lái)，在此次工業(yè)革命中，首先付諸實(shí)踐的就是汽車制造業(yè)。全球汽車制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。而我國(guó)為了能夠于“十三五”期間實(shí)現(xiàn)汽車制造業(yè)的彎道超車連續(xù)出臺(tái)了許多相關(guān)政策，對(duì)現(xiàn)有的汽車制造業(yè)進(jìn)行重組。另外，作為未來(lái)汽車發(fā)展趨勢(shì)的新能源和輕量化汽車來(lái)說(shuō)，由于我國(guó)在資金、技術(shù)、營(yíng)銷和管理等方面的不足，將不得不面臨籌資、投資、資金運(yùn)營(yíng)等各種各樣的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)?；诖?，本文在對(duì)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，首先采用正態(tài)分布檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)確立汽車制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，其次采用突變級(jí)數(shù)法編制汽車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)，并確定相關(guān)紅線，對(duì)汽車制造業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警開(kāi)展相關(guān)研究。通過(guò)研究本文得出以下結(jié)論： 

（1）對(duì)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)而言，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的作用并不顯著。本文于初始遴選預(yù)警變量體系時(shí)納入了顯示公司組織償債能力、運(yùn)營(yíng)能力、獲利能力和成長(zhǎng)能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)和顯示公司治理的相關(guān)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，但是在選取樣本數(shù)據(jù)并采用一些統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)以后，發(fā)現(xiàn)非財(cái)務(wù)指標(biāo)在區(qū)別財(cái)務(wù)危機(jī)以及財(cái)務(wù)正常公司方面效果不明顯。 

（2）突變級(jí)數(shù)法對(duì)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)而言效果很好。突變級(jí)數(shù)法具有突跳、多模態(tài)、計(jì)算簡(jiǎn)便等特點(diǎn)，據(jù)此編制財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)確定財(cái)務(wù)紅線為 0.345，對(duì)其應(yīng)用驗(yàn)證可以發(fā)現(xiàn)，正確率高達(dá) 97.56%。有一家在 2016 年被特殊處理的中航黑豹沒(méi)有預(yù)測(cè)正確，對(duì)此，我們可以認(rèn)為企業(yè)計(jì)算出的財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)在 0.345 以下發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性較大，但是財(cái)務(wù)預(yù)警指數(shù)在 0.345 以上，也并不意味著企業(yè)在未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況就一定安全。 

（3）通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本和預(yù)測(cè)樣本的預(yù)警指數(shù)分析得出，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況有舉足輕重作用的是企業(yè)的盈利能力和成長(zhǎng)能力，對(duì)此，如果企業(yè)預(yù)測(cè)其可能會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境時(shí)可以考慮首先從改善其盈利能力或成長(zhǎng)能力入手。 

.........

參考文獻(xiàn)（略）